お知らせ 9月24日(木)10:00から2時間ほど、サーバーのメンテナンス作業を予定しております。作業の間はconnpassのご利用が出来ません。ご迷惑をおかけしますが何卒ご了承ください。

新機能 イベントメッセージの予約機能を追加しました。イベント主催者様は、参加者へのメッセージ送信を事前に予約できます。詳しくはこちらをご確認ください。

新機能 イベント詳細画面に「参加者への情報」欄を追加しました。イベント管理者、発表者、参加者(抽選中や補欠は除く)だけに表示されるフィールドです。詳しくはこちら

このエントリーをはてなブックマークに追加

Feb

26

【RNN,LSTM実用】seq2seqによる機械翻訳

Registration info

教室受講

5000 (Pre-pay)

FCFS
1/4

About Prepayment

About Prepayment Contact Info:

(Only shown to attendees.)

Cancel/Refund Policy:

前払いの方で急遽参加できなくなってしまった場合は、動画(一部講座のみ)・資料配布またはキャンセルに応じます。連絡先のメールアドレスまたはLINE@(推奨)にご連絡ください。キャンセルの場合は、開催日の4日前までのご連絡に限り、払い戻し手数料を差し引いた金額を返金いたします。それ以降は返金には応じ兼ねますのでご了承ください。

Print receipt data:

発行しない (詳しくはこちら)

Description

セミナールーム移転のお知らせ

この度、秋葉原駅前から下記住所へセミナールームを移転いたします。 お越しになる際はくれぐれもお間違いのないようご注意ください。

移転先住所:中央区銀座2-14-4 銀座スクエア3階
【東京メトロ日比谷線】東銀座駅徒歩4分
【東京メトロ有楽町線】銀座一丁目駅徒歩5分
【都営浅草線】宝町駅徒歩6分
【東京メトロ銀座線】銀座駅徒歩7分
【JR山手線】有楽町駅徒歩11分

概要

本講座はRNN、LSTMの応用例の一つであるseq2seqのハンズオン形式での入門を提供いたします。

seq2seqは機械翻訳・音声認識・文章生成などにおいて核となる技術の一つです。seq2seqの仕組みを理解することで、AIに文章を書かせたり、自動で翻訳をしたりなど、多くのワクワクするようなアプリケーションを構築することができます。

本講座は、PythonとPytorchでseq2seq実装し、機械翻訳の一連の流れを体感していただきます。「RNNを勉強したので活用したいという方」や「系列データの変換に興味がある方」にとって最初のとっかかりを掴む上で非常にオススメな内容となっております。

【seq2seqとは?】
seq2seqは時系列データを別の時系列データに変換する際に使われる非常にパワフルなモデルです。時系列データとは、データの順番に意味があるデータを指します。そして、世界は多くの時系列データであふれています。例えば音声データ・動画データ・言語データ、株価の推移データは全て時系列のデータです。
「音声データを言語データに変換する」、「日本語文章を英語文章に変換する」、「質問文を答え文に変換する」などのタスクにおいてはSeq2Seqの考え方が非常に頻繁に利用されています。

【本講座の内容をしっかり理解するための条件】
必須条件

・ニューラルネットワークが動作する基本的なメカニズムの理解
・単純なニューラルネットワークでも実装した経験(フレームワーク不問)

推奨条件

・RNN,LSTMに対する知識や実装経験
・Pytorchの使用経験

※本講座はプログラミング言語のPython3とライブラリのPytorchを用いて進行します。事前に自分のPCにインストールしてご持参ください。

この講座で得られること

・seq2seq2の動作メカニズムへの理解と実装経験
・RNN,LSTMを実用することで得られるより深い理解
・Pytorchでの深層学習の書き方
・時系列データの扱いに対する知見

カリキュラム

  • 理論編
  • seq2seqとは?
  • 応用事例紹介
  • 系列を扱う手法
  • エンコーダとデコーダ
  • LSTMについて
  • 実装編
  • 前処理(単語分割・語彙構築)
  • エンコーダの実装
  • デコーダの実装
  • beam-search
  • 学習と推論
  • まとめ
  • 派生モデルの紹介
  • attention・多層化など
  • 参考書籍・論文紹介

※当日予告なく内容が変更になる可能性がございます。

講座一覧のフローチャート

どの講座から受講したら良いのかわからないというような方は、下記のフローチャートを参考にしていただければと思います。

Alt text

事前準備・持ち物

Python3をインストールしたPCの持参をお願いいたします.

また以下のライブラリをインストールするようにお願いいたします。
・numpy
・Pytorch

また,講義はJupyter Notebookを用いて行いますので,インストール頂いたほうがスムーズに講座を受けることが可能です.
※インストールでお困りの方はinfo@to-kei.netまでご連絡いただければ、可能な範囲で対応致します。

こんな人にオススメ

・RNN,LSTMで実用的なモデルを作りたい方
・時系列データの扱いに興味のある方
・seq2seqに興味のある方
・Pytorchを使いたい方や使ってる方

講師

藤森立
マルチエージェントシステム・群知能の工学的応用研究に従事。主に社会課題解決のための近似アルゴリズムの研究開発等を行っている。確率統計・数理計画法などにも精通。

領収書について

【Stripeで事前決済の方】
クレジットカード会社が発行する明細を領収書の代わりとしてご利用ください。

【Paypalの方】
決済処理後にPaypalから送付されるメール内容、またはPaypalの取引履歴から該当項目を確認の上、「詳細」をご覧ください。それらが領収書の代わりとなります。また、クレジットカード会社発行の利用明細書も領収書としてご利用いただけます。

【別途領収書発行が必要な方】
別途発行手数料として1000円頂きます。必要な方は、以下のフォームよりご申請ください。領収書発行手数料と受講料金を合算した金額で発行いたします。
全人類がわかる統計学 領収書発行フォーム

受付・入場時間

開始の15分前から

※なるべく5分前までにお入りください。
※途中参加も可能です。

ポータルサイト会員登録のお願い

全人類がわかる統計学では、ポータルサイトを使って講座で扱う教材を受講者の皆様に共有いたします。 初めて全人類がわかる統計学の講座に参加される方は、あらかじめこちらより会員登録をお願いいたします。

お問い合わせ

・メールでのお問い合わせは、info@to-kei.net までご連絡ください。
・こちらで⇨LINE@からもお問い合わせいただけます。(推奨)

注意事項

・リクルーティング、勧誘、採用活動など、目的に沿わない行為につきまして、主催者が相応しくないと判断した場合は即刻退出処分とします。全員が気持ちよく過ごすことが出来るよう、ご協力をお願い致します。
・講座内で扱うコンテンツは全て「全人類がわかる統計学」に帰属しています。複製はご遠慮ください。
・個人ブログへの講義コンテンツの掲載はご遠慮ください。
・最小遂行人数は「3名」です。開催日の前日までにこの人数に達しない場合は中止となります。ただし、複数の媒体で募集を行っているので、本サイトの申込者数が最小遂行人数に達しない場合でも開催になる場合がございます。もし、中止が決定した場合はその時点で「全額返金」し、登録しているメールアドレスにご連絡させていただきます。
・前払いの方で急遽参加できなくなってしまった場合は、動画(一部講座のみ)・資料配布またはキャンセルに応じます。連絡先のメールアドレスまたはLINE@(推奨)にご連絡ください。キャンセルの場合は、開催日の4日前までのご連絡に限り、払い戻し手数料を差し引いた金額を返金いたします。それ以降は返金には応じ兼ねますのでご了承ください。

全人類がわかる統計学とは

株式会社AVILENが運営するサービスです。統計学・機械学習の学習用サイト全人類がわかる統計学を運営、管理するほか、社会人向けのAI人材やデータサイエンティスト育成のための教育事業を行なっております。 統計学や機械学習を、出来るだけわかりやすく多くの人々に届けるということを目指して活動しています。

Media View all Media

If you add event media, up to 3 items will be shown here.

Feed

avilen

avilen published 【RNN,LSTM実用】seq2seqによる機械翻訳.

01/27/2020 13:18

【RNN,LSTM実用】seq2seqによる機械翻訳 を公開しました!

Ended

2020/02/26(Wed)

19:00
22:00

You cannot RSVP if you are already participating in another event at the same date.

Registration Period
2020/01/27(Mon) 12:58 〜
2020/02/26(Wed) 19:00

Location

【東京メトロ日比谷線】東銀座駅徒歩4分/【東京メトロ有楽町線】銀座一丁目駅徒歩5分/【都営浅草線】宝町駅徒歩6分

中央区銀座2-14-4(銀座スクエア3階)

Organizer

Attendees(1)

ToruSuehiro

ToruSuehiro

【RNN,LSTM実用】seq2seqによる機械翻訳 に参加を申し込みました!

Attendees (1)